Đề án được kết cấu thành 3 chương:
Chương 1: Bài toán tóm tắt tin tức tiếng Việt
Chương 2: Cơ sở lý thuyết của các mô hình sử dụng trong đề án
Chương 3: ải pháp BERT-LSTM-LSTM với cơ chế tự chú ý và kết quả thực nghiệm, thảo luận
Authors: Đỗ, Thị Hồng Ngát; Advisor: TS. Vũ, Văn Thỏa (2024)
Đề án gồm 3 chương chính:
Chương 1: Tổng quan về hệ thống tự động tổng hợp thông tin về dịch bệnh và các vấn đề liên quan
Chương 2: Phân tích và thiết kế hệ thống
Chương 3: Triển khai và xây dựng hệ thống
Đề án được kết cấu thành 3 chương:
Chương 1: Tổng quan về bài toán quản lý đào tạo trong Viện công nghệ thông tin và
truyền thông Lào
Chương 2: Phân tích, thiết kế hệ thống và cơ sở dữ liệu
Chương 3: Xây dựng phần mền và thử nghiệm, đánh giá trong Viện công nghệ thông
tin và truyền thông Lào
Authors: Dương, Văn Hiếu; Advisor: PGS.TS Phạm, Văn Cường (2023)
Đề án được kết cấu thành 3 chương:
Chương 1: Tổng quan về bài toán phân loại ho
Chương 2: Ứng dụng học sâu ít mẫu cho phân loại tiếng ho
Chương 3: Thử nghiểm và đánh giá
Đề án được hình thành 3 chương:
Chương 1: Tổng quan về URL độc hại và phương pháp phát hiện URL độc hại
Chương 2: Phát hiện URL độc hại dựa trên học sâu
Chương 3: Thử nghiệm và đánh giá
Authors: Đỗ, Hồng Quân; Advisor: GS.TS Từ, Minh Phương (2023)
Đề án được hình thành 3 chương:
Chương 1: trình bày tổng quan về trạng thái biểu cảm khuôn mặt và bài toán xác định trạng thái biểu cảm khuôn mặt. Giới thiệu chung về nguyên tắc chung xử lý bài toán xác định trạng thái biểu cảm khuôn mặt, lược khảo tài liệu và các nghiên cứu liên quan.
Chương 2: Trình bày chi tiết về mô hình đề xuất. Mô hình mà học viên đề xuất sử dụng ba yếu tố: Tích chập phân tách theo chiều sâu, khối dư thừa, và các mô-đun chú ý không gian và kênh.
Chương 3: Phân tích một số bộ dữ liệu công khai được sử dụng trong bài toán xác định trạng thái biểu cảm khuôn mặt; cung cấp tổng quan về các thiết lập thử nghiệm của học viên; thực nghiệm và đánh giá kết quả thực nghiệm đạt được, so sánh với các công trình liên quan
